Tiểu luận môn học khoa học quản trị

Untitled BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM KHOA KINH DOANH QUỐC TẾ MARKETING  TIỂU LUẬN MÔN HỌC KHOA HỌC QUẢN TRỊ Giảng viên hướng dẫn Ths Trịnh Huỳnh Quang Cảnh Sinh viên thực hi[.]

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM KHOA KINH DOANH QUỐC TẾ - MARKETING

TIỂU LUẬN

MÔN HỌC: KHOA HỌC QUẢN TRỊ

Giảng viên hướng dẫn: Ths Trịnh Huỳnh Quang Cảnh Sinh viên thực hiện: Lâm Quốc Hùng

Lớp: Kinh doanh quốc tế IB003 MSSV: 30201127293

Khóa: K44

Hồ Chí Minh, ngày……., tháng……., năm……

Trang 2

Nhận xét của giáo viên:

MỤC LỤC 1

1.Linear Programming 1

a Lập mô hình lập trình tuyến tính và viết mô hình toán học cho bài toán này 1

b Giải quyết vấn đề này bằng QM và SOLVER 3

c Nếu công ty muốn tối đa hóa doanh thu trong khi bỏ qua sở thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà tư vấn, liệu điều này sẽ làm thay đổi giải pháp ở câu b hay không? 7

d.Tạo một báo cáo độ nhạy Giá bóng trong trường hợp đưa ra 8

Trang 3

e Nếu nhà tư vấn A và E thay đổi mức lương hàng giờ của họ từ $ 155 thành $ 200 (A) và

từ $ 270 thành 200 đô la, giải pháp sẽ thay đổi hay không ? 8

f Theo kinh nghiệm, nhà tư vấn B và E đang ngày càng hoàn thiện khả năng của mình, nghĩa là năng lực của họ đối với mọi dự án hiện nay tối thiểu bắt đầu từ 3 thay vì 1 hoặc 2, liệu giá bóng có thay đổi ? 9

2.Decision Making 9

3 Forecasting 10

a.Sử dụng phương pháp trung bình động gia quyền, với hệ số gia quyền là 0,40; 0,20; 0,40 Tính toán nhu cầu dự báo cho tháng 7 10

b Sử dụng phương pháp trung bình 3 tháng, hãy tính dự báo cho tháng Bảy 11

c Sử dụng Làm mịn theo cấp số nhân, với dự báo cho tháng 6 là ngày 16 và α = 0,4 Tính toán nhu cầu cho tháng 7 11

d Giải thích 3 phương pháp dự báo Phương pháp nào hiệu quả nhất 11

Trang 4

1.Linear Programming

a Lập mô hình lập trình tuyến tính và viết mô hình toán học cho bài toán này.

Gọi các biến:

A1: số thời gian nhà tư vấn A dành cho dự án 1

B1: số thời gian nhà tư vấn B dành cho dự án 1

C1: số thời gian nhà tư vấn C dành cho dự án 1

D1: số thời gian nhà tư vấn D dành cho dự án 1

Trang 5

E1: số thời gian nhà tư vấn E dành cho dự án 1

F1: số thời gian nhà tư vấn F dành cho dự án 1

Dựa vào yêu cầu của đề bài: Công ty muốn biết bao nhiêu giờ để chỉ định mỗi nhà tư vấn cho mỗi dự án để sử dụng tốt nhất kỹ năng của họ trong khi đáp ứng nhu cầu của khách hàng, ta

có hàm mục tiêu như sau:

MAX= (A1*3 A2*3 A3*5+ A4*5+ A5*3+A6*3+ A7*3+A8*3)

+(B1*3+B2*3+B3*2+B4*5+B5*5+B6*5+B7*3+B8*3)+

(D1*1+D2*3+D3*1+D4*1+D5*2+D6*2+D7*5+D8*1)+

Trang 6

(F1*4+F2*5+F3*3+F4*2+F5*3+F6*5+F7*4+F8*3)

Các ràng buộc:

A1+ A2+ A3+ A4+ A5+ A6+ A7+ A8 ≤ 450

B1+ B2+ B3 +B4 +B5+ B6+ B7+ B8 ≤ 600

C1+ C2+ C3+ C4+ C5+ C6+ C7+ C8 ≤ 500

D1+D2+D3+D4+D5+D6+D7 +D8 ≤ 300

E1+ E2+E3+E4+E5+E6+E7+E8 ≤ 710

F1+F2+F3+F4+F5+F6+F7+F8≤ 860

A1+B1+C1+D1+E1+F1 =500

A2+B2+C2+D2+E2+F2 =240

A3+B3+C3+D3+E3+F3 =400

A4+B4+C4+D4+E4+F4 =475

A5+B5+C5+D5+E5+F5 =350

A6+B6+C6+D6+E6+F6 =460

A7+B7+C7+D7+E7+F7 =290

A8+B8+C8+D8+E8+F8 =200

A1*155+B1*140+C1*165+ D1*300+ E1*270 +F1*150 ≤ 100000

A2*155+B2*140+C2*165+ D2*300+ E2*270 +F2*150 ≤ 80000

A3*155+B3*140+C3*165+ D3*300+ E3*270 +F3*150 ≤ 120000

A4*155+B4*140+C4*165+ D4*300+ E4*270 +F4*150 ≤ 90000

A5*155+B5*140+C5*165+ D5*300+ E5*270 +F5*150 ≤ 65000

A6*155+B6*140+C6*165+ D6*300+ E6*270 +F6*150 ≤ 85000

A7*155+B7*140+C7*165+ D7*300+ E7*270 +F7*150 ≤ 50000

A8*155+B8*140+C8*165+ D8*300+ E8*270 +F8*150 ≤ 55000

Trang 7

b Giải quyết vấn đề này bằng QM và SOLVER

Giải quyết bằng Solver

Giải quyết bằng QM

Trang 11

c Nếu công ty muốn tối đa hóa doanh thu trong khi bỏ qua sở thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà tư vấn, liệu điều này sẽ làm thay đổi giải pháp ở câu b hay không ?

Nếu công ty muốn tối đa hóa doanh thu trong khi bỏ qua sở thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà tư vấn, điều này sẽ làm thay đổi giải pháp ở câu b.Vì ở câu a, công ty yêu cầu tìm ra giải pháp sắp xếp bao nhiêu giờ để chỉ định mỗi nhà tư vấn cho mỗi dự án để sử dụng tốt nhất kỹ năng của họ trong khi đáp ứng nhu cầu của khách hàng Còn ở câu b khi đã

bỏ qua yếu tố sở thích và khả năng của nhà tư vấn thì hàm mục tiêu lúc này sẽ thay đổi, hướng tới làm sao cho tổng chi phí lấy từ ngân sách khách hàng lớn nhất từ đó sẽ mang lại lợi nhuận cao nhất Điều này dẫn đến những nhà tư vấn có mức lương theo giờ cao sẽ được ưu tiên hơn những nhà tư vấn có mức lương thấp hơn

Trang 12

d.Tạo một báo cáo độ nhạy Giá bóng trong trường hợp đưa ra

Dựa vào bảng phân tích độ nhạy có thể phân tích các yếu tố như sau

Shadow price của Tổng số giờ mỗi dự án là 140, do đó nếu tăng 1h làm của mỗi dự án thì lợi ích nhận được sẽ tăng tương ứng 140

Shadow price của Tổng tiền lương cho mỗi dự án là 0, do đó nếu tăng mức lương của các nhà

tư vấn vẫn không có tác động đến lợi nhuận mà công ty nhận được từ mỗi dự án

Shadow price của Tổng số giờ làm của nhà tư vấn A là 15, nếu tăng 1h làm việc của nhà tư vấn A thì chi phí cho mỗi dự án sẽ tăng 15

Shadow price của Tổng số giờ làm của nhà tư vấn B là 0, chi phí cho mỗi dự án sẽ không thay đổi nếu tăng giờ làm việc của nhà tư vấn B

Shadow price của Tổng số giờ làm của nhà tư vấn C là 25, nếu tăng 1h làm việc của nhà tư vấn C thì chi phí cho mỗi dự án sẽ tăng 25

Shadow price của Tổng số giờ làm của nhà tư vấn D là 160, nếu tăng 1h làm việc của nhà tư vấn D thì chi phí cho mỗi dự án sẽ tăng 160

Shadow price của Tổng số giờ làm của nhà tư vấn E là 130, nếu tăng 1h làm việc của nhà tư vấn E thì chi phí cho mỗi dự án sẽ tăng 130

Trang 13

Shadow price của Tổng số giờ làm của nhà tư vấn F là 10, nếu tăng 1h làm việc của nhà tư vấn F thì chi phí cho mỗi dự án sẽ tăng 10

e Nếu nhà tư vấn A và E thay đổi mức lương hàng giờ của họ từ $ 155 thành $ 200 (A)

và từ $ 270 thành 200 đô la, giải pháp sẽ thay đổi hay không ?

Dựa vào bảng phân tích độ nhạy:

Số tiền lương có thể tăng của nhà tư vấn A cho các dự án là 0 và số tiền lương có thể giảm của nhà tư vấn E cho các dự án cũng là 0 Do đó nếu tăng mức lương của nhà tư vấn A lên 200 và giảm mức lương của nhà tư vấn E còn 200 thì giải pháp phân công sẽ bị thay đổi

f Theo kinh nghiệm, nhà tư vấn B và E đang ngày càng hoàn thiện khả năng của mình, nghĩa là năng lực của họ đối với mọi dự án hiện nay tối thiểu bắt đầu từ 3 thay vì 1 hoặc

2, liệu giá bóng có thay đổi ?

Dựa vào bảng phân tích độ nhạy, nếu khả năng của 2 nhà tư vấn B và E được cải thiện toàn bộ

từ 1 và 2 lên 3 thì shadow price lúc này sẽ không thay đổi Nhưng nếu khả năng của họ được cải thiện từ mức 4 trở lên thì shadow price lúc này sẽ thay đổi

2.Decision Making

Trang 14

Qua phân tích của cây quyết định thì đề nghị từ một công ty gas địa phương ( Local gas company) sẽ mang lại hiệu quả và lợi nhuận cao nhất cho Petrolimex Gas station

3 Forecasting

The monthly demand of a water bottle extracted from a supermarket is shown below :

a.Sử dụng phương pháp trung bình động gia quyền, với hệ số gia quyền là 0,40; 0,20; 0,40 Tính toán nhu cầu dự báo cho tháng 7

Nhu cầu dự báo cho tháng 7 = 18*0.4 +19*0.2 +15*0.4=17

b Sử dụng phương pháp trung bình 3 tháng, hãy tính dự báo cho tháng 7

Nhu cầu dự báo cho tháng 7 = ( 18+ 19+ 15)/3= 17.33

Trang 15

c Sử dụng Làm mịn theo cấp số nhân, với dự báo cho tháng 6 là ngày 16 và α = 0,4 Tính toán nhu cầu cho tháng 7

Nhu cầu dự báo cho tháng 7= α *( giá trị kì trước)+(1- α)*( dự báo kì trước)= 0.4 * 18 + 0.6*

16 = 16.8

d Giải thích 3 phương pháp dự báo Phương pháp nào hiệu quả nhất

 Giải thích 3 phương pháp dự báo

Phương pháp trung bình động có trọng số (Weighted Moving Average Method)

Trung bình cộng có trọng số hay còn có tên gọi khác là trung bình cộng gia quyền: Là giá trị trung bình cộng của các phần tử ( giá trị quan sát) trong tập hợp số đó

Mỗi giá trị quan sát ( phần tử) được gắn với một trọng số Với phương pháp này kết quả dự báo sẽ chịu ảnh hưởng bởi số dữ liệu được chọn mà ít bị ảnh hưởng bởi các dữ liệu có sự thay đổi đột ngột gần nhất

Phương pháp giá trị trung bình (Average Method )

Trang 16

Phương pháp tính giá trị trung bình sử dụng trung bình doanh số hàng tháng (hàng quý) của các tháng (các quý) gần nhất làm dự báo cho tháng tới ( quý tới)

Số tháng sử dụng phải được xác định rõ, trong trường hợp này là lấy trung bình doanh số 3 tháng gần nhất là tháng 4, 5, 6 làm dự báo cho tháng 7

Đối với phương pháp này, kết quả dự báo sẽ tốt nếu các dữ liệu của các tháng được chọn ổn định và không có biến động nhiều

Phương pháp làm mịn theo cấp số nhân (Exponential Smoothing)

Đây là phương pháp đòi hỏi ít dữ liệu trong quá khứ hơn hai phương pháp trung bình động có trọng số và phương pháp giá trị trung bình

Phương pháp này có dạng:

Mức dự báo= α* ( giá trị kì trước) + ( 1- α) * ( dự báo kì trước)

Trong đó α là hằng số dung hòa

Hằng số dung hòa được xác định dựa trên tình hình thực tế mà công ty/ doanh nghiệp đang đối mặt

Với: Tình hình thực tế ổn định 0 <α < 0.5

Tình hình thực tế bất ổn 0.5< α < 1

Tùy vào tình giai đoạn và tình hình thực tế cụ thể của từng giai đoạn đó, người làm dự báo sẽ xác định hằng số dung hòa sao cho hợp lí nhất

 Trong 3 phương pháp dự báo được đề cập trên thì theo em phương pháp làm mịn theo cấp số nhân (Exponential Smoothing) là hiệu quả nhất vì các lí do sau đây:

Phương pháp trung bình động có trọng số và phương phương pháp giá trị trung bình có thể giúp chúng ta đưa ra dự báo cho kì tiếp theo một cách nhanh chóng dựa trên các số liệu trong quá khứ Nhưng 2 phương pháp này có các mặt hạn chế như sau:

Với 2 phương pháp này thì công ty/ doanh nghiệp phải đảm bảo các số liệu được sử dụng trong quá khứ phải đủ và chính xác

Trang 17

Hai phương pháp này chỉ tốt khi được áp dụng trong các tình huống, số liệu mang tính ổn định, nếu số liệu có tính chất thay đổi đột ngột thì sẽ dẫn đến kết quả dự báo không thực sự mang tính hiệu quả cho công ty/ doanh nghiệp

Chỉ sử dụng các số liệu trong quá khứ nên 2 phương pháp này sẽ không có hiệu quả trong việc dự báo các tháng hoặc kì tiếp theo bị ảnh hưởng bởi các yếu tố mùa vụ Do đó dự báo khó bắt kịp nhu cầu cũng như xu hướng thực tế của khách hàng

Cả 2 phương pháp này sử dụng số liệu của một giai đoạn cụ thể và bỏ qua các giai đoạn còn lại Nhưng thực chất các giai đoạn bị bỏ qua vẫn có thể có hoặc không có sự ảnh hưởng tính chính xác của kết quả dự báo

Qua đó, phương pháp làm mịn theo cấp số nhân (Exponential Smoothing) là phương pháp tối

ưu và hiệu quả nhất trong 3 phương pháp được đề cập Tuy phương pháp này đòi hỏi người làm dự báo phải xác định chính xác hằng số dung hòa (α ) tùy theo tình hình thực tế Nhưng

nó giúp người làm dự báo khắc phục được những khuyết điểm của 2 phương pháp còn lại như:

Số liệu sử dụng được tối giản hơn, dễ dàng hơn cho người làm dự báo

Có thể xác định kết quả dự báo chịu ảnh hưởng bởi yếu tố mùa vụ

Bắt kịp nhưng thay đổi của xu hướng, nhu cầu khách hàng, từ đó đưa ra kết quả dự báo tốt hơn cho công ty/ doanh nghiệp

Lời cam đoan:

Em xin cam đoan tiểu luận cũng như những nội dung trình bày là của riêng em xây dựng và thực hiện, không có sao chép bất cứ bài viết của cá nhân hay tổ chức nào khác Nếu sai phạm

em xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan của mình

Tiêu đề	Tiểu luận môn học Khoa học Quản trị
Tác giả	Lâm Quốc Hùng
Người hướng dẫn	Ths. Trịnh Huỳnh Quang Cảnh
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
Chuyên ngành	Khoa học Quản trị
Thể loại	Tiểu luận môn học
Thành phố	Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	17
Dung lượng	667,56 KB